JMP ゲノミクス - ANOVA と deseq2こんにちは。私は JMP Genomics と RNA-Seq データ分析の両方を初めて使用します。JMP Genomics 10 では、遺伝子発現の差異データを決定する手段として ANOVA が実装されているようです。ただし、RNA-Seq 遺伝子発現研究の大半では deseq2 または同様の R パッケージが使用されています。この 2 つの方法を比較した (または公開されたレポートを知っている) 人はいますか? 長所と短所は何ですか?
フォローアップ... JMP Genomics で deseq2 を実装する方法はありますか?
大量カスタマイズRe：JMPゲノミクス-ANOVA vs deseq2こんにちは@LouisAltamura 、
違いを公表している人は誰も知りません。 JMP GのANOVAは、複数の因子、相互作用、入れ子、ランダム因子、および差次的発現の前兆としてのベースライン共変量を処理できると言えます。 Deseq2は、うまく機能しないか、多くの作業がないと実行できません。 また、出力のインタラクティブな性質もあります。
同様の基本的な実験計画を見ると、結果は同等です。 どちらも、カウントに負の二項分布を使用するか、データの変換（分散安定化）にlog2を使用します。どちらも、Benjamini-HochbergFDR補正のような複数のテスト補正方法を実行できます。 いくつかのオプションで多少の逸脱があるかもしれませんが、それらは結果に関して私が言えることから微妙です。
最大の違い：コーディングとポイントアンドクリックのインターフェース
別の関連する違い：無料であると認識されている（ただし、コーディングには人の時間とお金がかかる）とソフトウェアの購入コスト（ただしコーディングは不要）
JMP GenomicsはJMPに基づいているため、Rのローカルコピーに簡単に接続し、JSLを記述して接続を確立し、Deseq2を呼び出し、結果をJMP G / JMPに返してインタラクティブな視覚化を行うことができます。 非コーダー用のカスタムインターフェースも提供します。 このような状況のためのアドインをExpression / Genetics（ QuasRアライメント、埋め込み、ゲノムベイズ回帰、およびアウトクロスリンケージマップ）および予測モデリング（ XGBoost ）RまたはPythonに接続するJMP Pro / JMPGenomicsで。
